Генеральний директор Baidu Робін Лі каже, що в Китаї вже випущено понад 70 моделей AI

Разное

Згідно зі звітом Reuters, генеральний директор китайської технологічної компанії Baidu Робін Лі заявив 5 вересня, що в країні було випущено понад 70 моделей штучного інтелекту (AI).

Лі зазначив, що понад 70 опублікованих мовних моделей ШІ були створені з понад 1 мільярдом параметрів, що технічно може класифікувати їх як великі мовні моделі (LLM).

Зараз деякі з найбільших LLM на ринку включають Llama від Meta, випущену на початку цього року, яка містить 65 мільярдів параметрів, і Chat GPT-4 від OpenAI, який публічно не опублікував свої параметри, хоча, за чутками, має понад 170 трильйонів.

Параметри мають значення, коли мова йде про LLM, оскільки збільшення кількості параметрів означає, що модель здатна фіксувати більше деталей у даних. Зрештою, це допомагає моделям працювати краще.

Baidu, відомий розробник штучного інтелекту та постачальник інтернет-послуг у Китаї, випустив для громадськості останню версію свого чат-бота Ernie 30 серпня. Це була одна з перших компаній, яка випустила чат-ботів для загального користування після введення в дію нового ШІ в Китаї. закони.

За темою: Протистояння штучного інтелекту між США та Китаєм має ознаки поширення на інші країни

За словами Лі, остання версія чат-бота Baidu, Ernie 3.5, оснащена удвічі більшою швидкістю обробки, ніж попередня версія, а ефективність підвищилася на 50%. Він також повідомив, що компанія планує запустити нову версію в «найближчому майбутньому».

Раніше цього літа, 3 серпня, китайський гігант електронної комерції та технологій Alibaba запустив дві нові моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, які, як кажуть, можуть конкурувати з Meta Llama 2.

Уряд Китаю лише нещодавно прийняв і запровадив свої закони про штучний інтелект. Раніше компанії могли запускати невеликі тести своїх продуктів штучного інтелекту, які тепер згідно з новими правилами розширили розмір тесту та включили більше функцій.

Джерело
Оцініть автора
CryptoHamster.org
Додати коментар